如何修改pytorch中的张量数据维度，谢谢
在PyTorch中，可以使用view()方法来修改张量的数据维度。view()方法可以根据指定的维度大小重新调整张量的形状，但要注意调整后的形状必须与原始张量的元素数量一致。
以下是修改张量数据维度的步骤：
- 导入PyTorch库：
import torch - 创建一个张量：
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) - 使用
view()方法修改张量的维度：new_tensor = tensor.view(3, 2)- 在这个例子中，我们将原始张量的形状从
(2, 3)修改为(3, 2)。 - 注意，修改后的形状的元素数量必须与原始张量的元素数量一致，否则会抛出错误。
- 在这个例子中，我们将原始张量的形状从
- 打印修改后的张量：
print(new_tensor)
通过上述步骤，你可以成功修改PyTorch中张量的数据维度。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的功能和工具，用于构建和训练神经网络模型。PyTorch具有灵活的张量操作和自动求导功能，使得它成为深度学习领域的首选框架之一。
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希望以上信息能对你有所帮助！
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2D乘以2D等于3d pytorch张量
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[[[0, 0],
[0, 0]],
[[1, 1],
[3, 3]],
[[2, 2],
[6, 6]],
[[0, 0],
[0, 0]],
[[2, 2],
[4, 4]],
[[4, 4],
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我知
浏览 2提问于2021-01-19得票数 2
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torch.combinations在PyTorch中多维张量或元组上的应用？
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[2, 3, 4]])
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inp = torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4]])
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张量的可学习加权和
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浏览 0提问于2018-11-15得票数 1
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>> a = torch.randn(4, 4)
>> a
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0.7426 -0.7666 0.4862 -0.6628
torch.FloatTensor of size 4x4]
>>> torch.max(a, 1)
(
1.2513
0.9288
1.0695
0.7426
[torch
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使用视图的动机是为了节省GPU内存，因为对于大型多维数据集，这个扩展过程可以将数十MB的数据集转换成数十GB的数据集，尽管有大量的数据重用(如果使用正常的张量)。一次只返回一个视图是不可取的，因为张量的实际处理是在大批量进行的。
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浏览 7提问于2022-03-05得票数 2
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如何选择卷积层中的输出通道数？
deep-learning、cnn、convolution、pytorch
我学习了一个8,3,32,32形状张量，其中8是批处理大小，3个是通道数，32x32是像素大小，它们将第一个卷积层定义为nn.Conv2d(3，16，5 )，其中3是输入大小，16是输出大小，5是内核大小，它工作得很好。
in_size = 3
hid1_size = 16
hid2_size = 32
out_size = len(labels)
k_conv_size = 5
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.l
浏览 0提问于2019-03-15得票数 7
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使用"...“进行张量索引操作
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嗨，我是Pytorch和torch张量的新手。我正在阅读yolo_v3代码，遇到了这个问题。我认为这与...的张量索引有关，但通过谷歌搜索...很困难，所以我想在这里问一下。代码是：
prediction = (
x.view(num_samples, self.num_anchors, self.num_classes + 5, grid_size, grid_size)
.permute(0, 1, 3, 4, 2)
.contiguous()
)
print (pred
浏览 2提问于2020-06-18得票数 1
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如何在PyTorch中乘矩阵？
python、matrix、pytorch、matrix-multiplication
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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TensorFlow的tf.nn.dynamic_rnn算子的输入张量是如何构造的？
tensorflow、recurrent-neural-network
我试图使用TensorFlow 0.9.0中的word嵌入和递归神经网络编写语言模型，使用tf.nn.dynamic_rnn图操作，但我不明白input张量是如何构造的。
假设我有一个n个单词的语料库。我将每个单词嵌入长度为e的向量中，并希望我的RNN展开到t个时间步骤。假设我使用默认的time_major = False参数，那么input张量[batch_size, max_time, input_size]会有什么形状？
也许一个很小的例子会让这个问题变得更清楚。假设我有一个由n=8单词组成的语料库，如下所示。
1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2
假设我将其嵌入到一个大小为e=
浏览 3提问于2016-06-29得票数 4
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如何组合图像张量(4D)和深度张量(4D)在PyTorch中创建一个5D张量[批量大小、通道、深度、高度、宽度]？
python、pytorch、transform、tensor
在训练期间，我加载图像和视差数据。图像张量为2、3、256、256，视差/深度张量为形状：。我想使用Conv3D，所以我需要组合这两个张量并创建一个新的形状张量：。深度值从0到400之间，一种可能是将其划分为间隔，例如，4间隔100。我希望得到的张量看起来像一个体素，类似于这个中使用的技术。迭代数据的培训循环如下：
for batch_id, sample in enumerate(train_loader):
sample = {name: tensor.cuda() for name, tensor in sample.items()}
浏览 6提问于2022-03-23得票数 0
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三维卷积神经网络的实现
python、tensorflow、deep-learning、conv-neural-network
我正在尝试实现用于目标检测和跟踪的。我不能把我的心思集中在细节上。我试图寻找这篇文章的评论和解释。我不相信的是：
对于时间信息，我们从过去的5个时间戳中提取所有的3D点。因此，我们的输入是一个由时间、高度、X和Y组成的四维张量。对于我们的早期融合模型和后期融合模型，我们使用Adam优化器从零开始训练，学习速率为1e-4。该模型是在4台Titan XP GPU服务器上训练的，批处理大小为12。
我知道CNN的输入如下
batch_size，频道，X，Y
但在这里他们正在考虑
时间，频道，X，Y
然后他们提到批次的大小是12！我不明白的是，他们在哪里考虑的batch_siz
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
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将四维特征张量的维数从ResNet降至二维LSTM模型
deep-learning、pytorch、conv-neural-network、lstm、recurrent-neural-network
我正在设计一个机器学习模型，它从ResNet获取一个特征张量，并使用LSTM来识别图像中的字母序列。来自ResNet的特征张量是4-D，但是LSTM_cell需要2-D的输入。我知道其他方法，如.view()和.squeeze()，它们能够减少维度。但是，如果我这样做的话，它就会改变特征向量的维数。首先，向量是128，2，5,512，但它需要是128,512。但是，调用.view(-1, 512 )会使维度乘以得到1280,512。你将如何改变维度而不加乘？
浏览 13提问于2022-06-11得票数 0
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Keras: AveragePooling1D层和GlobalAveragePooling1D层的区别
python、tensorflow、keras
对于Keras的平均池层，我有点困惑。声明如下：
AveragePooling1D:时态数据的平均池。
参数
pool_size:整数，平均池窗口的大小。步幅:整数，或无。缩小规模的因素。2将把输入减少一半。如果没有，则默认为pool_size。填充物：“有效”或“相同”之一(不区分大小写)。data_format:字符串，channels_last (默认)或channels_first之一。输入中尺寸的顺序。
channels_last对应于带有形状的输入(批处理、步骤、特性)，而channels_first对应于带有形状的输入(批处理、特性、步骤)。
输入形状
如果data_forma
浏览 0提问于2019-02-02得票数 6
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我应该在神经网络中转换特征或权重吗？
python、machine-learning、neural-network、pytorch
我在学习神经网络。
下面是完整的代码：
当我转换特性时，我得到以下输出：
import torch
def activation(x):
return 1/(1+torch.exp(-x))
### Generate some data
torch.manual_seed(7) # Set the random seed so things are predictable
# Features are 5 random normal variables
features = torch.randn((1, 5))
# True weights for our data, rando
浏览 1提问于2020-07-21得票数 3
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如何使用torch提供的函数优化5层循环？
pytorch、vectorization
x是形状为(16，10，4，25，53)的张量，y的大小与x相同。
mean的形状为(25，53)，jc和ac的大小均为(16，10，4)。
如何使用torch函数优化以下表达式？
for k in range(x.size()[0]):
for s in range(x.size()[1]):
for u in range(x.size()[2]):
for i in range(x.size()[3]):
for j in range(x.size()[4]):
num1
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
1回答
从张量流开始
python、machine-learning、tensorflow、artificial-intelligence
我试着学习张量流。在给定的例子中，我们如何定义等级和形状？我是说怎样才能找到军衔和体型？
3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape []
[1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3]
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tens
浏览 2提问于2017-06-06得票数 1
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